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这篇文章主要介绍了python如何实现LRU热点缓存,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。
基于列表+Hash的LRU算法实现。
访问某个热点时,先将其从原来的位置删除,再将其插入列表的表头
为使读取及删除操作的时间复杂度为O(1),使用hash存储热点的信息的键值
class LRUCaceh(): def __init__(self, size=5): ''' 默认队列的长度为5 使用列表来维护,使用字典来查询 ''' self.size = size self.cache = dict() self.key = [] def get(self, key): ''' 获取缓存中的key的值 ''' if self.cache.get(key): self.key.remove(key) self.key.insert(0, key) return self.cache[key] return None def set(self, key, value): ''' 设置缓存,实现缓存淘汰 ''' if self.cache.get(key): self.cache.pop(key) self.cache[key] = value self.key.remove(key) self.key.insert(0, key) elif len(self.key) == self.size: old_key = self.key.pop() self.key.insert(0, key) self.cache.pop(old_key) self.cache[key] = value else: self.key.insert(0, key) self.cache[key] = value
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